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Spark Structured Streaming状态操作样例程序(Scala) 功能介绍 在Spark结构流应用中,跨批次统计每个session期间发生了多少次event以及本session的开始和结束timestamp;同时输出本批次被更新状态的session。 代码样例
Hive任务失败,报没有HDFS目录的权限 问题背景与现象 Hive任务报错,提示执行用户没有HDFS目录权限: 2019-04-09 17:49:19,845 | ERROR | HiveServer2-Background-Pool: Thread-3160445 | Job
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rkSQL应用程序的资源,也就是说不同的用户之间可以共享数据。JDBCServer启动时还会开启一个侦听器,等待JDBC客户端的连接和提交查询。所以,在配置JDBCServer的时候,至少要配置JDBCServer的主机名和端口,如果要使用hive数据的话,还要提供hive metastore的uris。
求灵活调整。 登录FusionInsight Manager。 选择“集群 > 服务 > Hive > 更多 > 启用Ranger鉴权”,查看该参数是否置灰。 是,创建用户并在Ranger中赋予该用户相关操作权限: 选择“系统 > 权限 > 用户 > 添加用户”,在新增用户界面创
Iceberg常用参数 本章节主要介绍Iceberg重要配置的详细信息。Iceberg表支持使用表属性来配置表的行为,例如读取器的默认拆分大小。 表1 读属性 属性名称 默认值 描述 read.split.target-size 134217728(128MB) 用于设置数据被拆分后的大小。
ClickHouse日志介绍 日志描述 日志路径:ClickHouse相关日志的默认存储路径为“${BIGDATA_LOG_HOME}/clickhouse”。 日志归档规则:ClickHouse日志启动了自动压缩归档功能,缺省情况下,当日志大小超过100MB的时候,会自动压缩,
Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目前存在的所有locators,读取所有locators所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的
e.topic.enable = true”) 支持为已有主题增加分区 支持更新现有主题的配置 可以为分区级别和主题级别度量标准启用JMX查询 父主题: Kafka
MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 问题 HBase bulkload任务有210000个map和10000个reduce,MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常。 For more
MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常 问题 HBase bulkload任务有210000个map和10000个reduce,MapReduce任务运行失败,ApplicationMaster出现物理内存溢出异常。 For more
stream.context。 dstream.context是Streaming Context启动时从output Streams反向查找所依赖的DStream,逐个设置context。如果Spark Streaming应用创建1个输入流,但该输入流无输出逻辑时,则不会给它设
Colocation为locator分配数据节点的时候,locator的分配算法会根据已分配的情况,进行均衡的分配数据节点。 locator分配算法的原理是,查询目前存在的所有locators,读取所有locators所分配的数据节点,并记录其使用次数。根据使用次数,对数据节点进行排序,使用次数少的
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ClickHouse日志详细信息 日志类型 日志文件名 描述 ClickHouse相关日志 /var/log/Bigdata/clickhouse/clickhouseServer/clickhouse-server.err.log ClickHouseServer服务运行错误日志文件路径。
hbase”,勾选“hbase:meta”的“执行”。 选择“待操作集群的名称 > Hive > Hive读写权限”,勾选“default”的 “查询”、“插入”、“建表”、“递归”。 编辑角色,在“配置资源权限”的表格中选择“待操作集群的名称 > Yarn > 调度队列 > root”